Gerçek Zamanlı Akış Sistemleri

MicrocosmWorks, log tabanlı mimarisi aynı veri akışını bağımsız olarak yeniden okuyan sınırsız tüketici grubunu desteklediği için, çoklu tüketici tekrarına, uzun saklama sürelerine ve bulutlar arası taşınabilirliğe ihtiyaç duyan ekipler için Kafka'yı tavsiye eder. Kinesis, AWS ekosistemiyle sıkı bir şekilde entegre, tamamen yönetilen bir hizmet istediğinizde ve veri saklama ihtiyaçlarınız 7 günden az, tüketici uygulama sayınız 10'dan az olduğunda daha iyi bir seçenektir. Doğru tavsiyeyi yapabilmek için mimari değerlendirmemiz sırasında iş hacmi, saklama, tüketici kalıpları ve operasyonel olgunluk gibi özel gereksinimlerinizi değerlendiririz.

MicrocosmWorks, Redis gibi hızlı bir arama önbelleğinde depolanan olay parmak izlerini kullanan idempotent üreticiler, transactional tüketiciler ve tekilleştirme katmanlarının bir kombinasyonu aracılığıyla exactly-once semantics'i uygular. Kafka tabanlı sistemler için, tüketici ofsetlerini ve üretici yazımlarını atomik olarak işleyen Kafka'nın yerleşik transactional API'sinden yararlanırken, özel akış işlem hatları için tüketicide tekilleştirme ile outbox pattern'ını uygularız. Tüketicileri her zaman bir güvenlik ağı olarak idempotent olacak şekilde tasarlarız, bu nedenle exactly-once mekanizması bir köşe durum hatası yaşasa bile, bir olayı yeniden işlemek aynı sonucu verir.

MicrocosmWorks; veri alımı, işleme ve hedef yazma içeren akış hatları için genellikle 50-200ms uçtan uca gecikmeler sağlar; Apache Flink veya Kafka Streams gibi bellek içi akış işlemcileri kullanılarak daha basit passthrough veya filtreleme iş yükleri için 10ms altı değerler elde edilebilir. En büyük gecikme katkıda bulunanlar genellikle ağ atlamaları, serileştirme ek yükü ve hedef yazma gruplandırmasıdır; bunları sizin gecikme-verim dengeleme tercihlerinize göre optimize ederiz. Mimari tasarımımız sırasında, her akış hattı aşaması için açık gecikme SLO'ları belirler ve üretimde p50, p95 ve p99 gecikmelerini takip eden izleme panoları oluştururuz.

MicrocosmWorks, üreticilerin veri formatlarını mevcut tüketicileri bozmadan geliştirebilmelerini sağlayan, geri ve ileri uyumluluk kurallarını uygulayan schema registries (genellikle Confluent Schema Registry veya AWS Glue Schema Registry) uygular. Her mesajın kendi kendini tanımlamasını ve şema üretildiğinden beri değişmiş olsa bile seri durumdan çıkarılabilir olmasını sağlamak için açık şema sürümleme ile Avro veya Protobuf serileştirmesi kullanırız. CI/CD pipelines'ımız, önerilen bir şema değişikliğinin downstream consumers'ı bozması durumunda deployments'ı engelleyen otomatik şema uyumluluk kontrolleri içerir.

MicrocosmWorks, bir üretim streaming platformunu güvenilir bir şekilde sürdürmek için dağıtık sistemler, stream processing frameworks ve altyapı otomasyonu deneyimine sahip minimum 2-3 mühendis önermektedir. Bu uzmanlığı şirket içinde geliştirmek istemeyen şirketler için, geliştiricileriniz stream processing uygulamaları geliştirmeye odaklanırken, ekibimizin küme operasyonları, performans ayarlaması ve olay müdahalesini üstlendiği, $15-$40/saat ücretle yönetilen streaming platform desteği sunuyoruz. Ayrıca, mevcut mühendislik ekibinizin Kafka, Flink veya Kinesis operasyonları konusunda becerilerini 4-8 haftalık süreçler boyunca geliştiren eğitim programları da sağlıyoruz.